Агенты искусственного интеллекта и автономное принятие решений в бизнесе: обзор

Агенты искусственного интеллекта (ИИ), способные к автономному принятию решений, все более активно трансформируют бизнес-процессы и управленческие структуры принятия решений. Несмотря на растущее внедрение, исследования остаются фрагментированными по различным направлениям и не дают целостного представления о том, как агентный ИИ концептуализируется, применяется и регулируется в бизнес-контекстах. В настоящем исследовании проведен систематический обзор с картированием литературы, опубликованной в период с 2020 по 2025 год, с использованием ведущих академических баз данных. Всего для количественного картирования и тематического анализа было включено 875 исследований; репрезентативная выборка из них была отобрана для углубленного качественного синтеза. Результаты выявили три доминирующие концептуальные перспективы рассмотрения агентов ИИ: техническую, организационную и гибридную; при этом их применение сосредоточено в таких областях, как стратегия, операционная деятельность и управление человеческими ресурсами. Наиболее часто используются методы обучения с подкреплением, моделирования и оптимизации. Хотя агенты ИИ способствуют повышению эффективности и ускорению принятия решений, сохраняются значительные проблемы, связанные с подотчетностью, прозрачностью и интеграцией систем. Предложены модель интеграции агентного ИИ в бизнес (Agentic AI in Business, AAB) и таксономия, различающая системы поддержки принятия решений, полуавтономные и полностью автономные системы. Исследование вносит концептуальную ясность и предлагает организациям и политикам практические рекомендации в отношении управления, доверия и ответственного внедрения автономных систем ИИ. Политикам следует разрабатывать дифференцированные модели регулирования, соотнося интенсивность регуляторного надзора с уровнем автономности ИИ и обеспечивая подотчетность без сдерживания инноваций.